多物理場模擬如何打造更輕、更靜、更高效的電動車驅動馬達
隨著電動車市場快速成長，驅動馬達作為整車的核心動力來源，設計上正面臨前所未有的挑戰。工程師不僅要在效能、重量、噪音、耐久性與成本之間找到平衡，還必須同時考量電磁、結構、熱三大物理場彼此交織的影響。任何單一物理場的變動，往往牽一髮動全身，進而影響整體系統表現。傳統上，這類設計仰賴工程師反覆進行單一物理場的分析與驗證，過程耗時且容易顧此失彼，導致開發週期冗長，難以在滿足多重衝突需求的同時，兼顧產品的市場競爭力。如何突破這樣的設計瓶頸，打造出更輕、更靜、更高效的電動車驅動馬達，已成為當前電動車產業亟需解決的關鍵課題。
電動車驅動馬達的多物理場整合解決方案
要突破電動車驅動馬達在效率、重量與噪音之間的設計取捨，關鍵在於將不同物理場的分析整合至同一套設計流程中。透過 Ansys 的多物理場模擬與最佳化工具，工程師可以在虛擬環境中評估馬達的電磁性能、熱特性與結構響應，並透過參數化設計與自動化最佳化快速探索不同設計方案，在多重性能需求之間找到更合適的平衡點。
- Ansys Maxwell：進行電磁場分析，評估馬達的磁通密度、轉矩、效率與損耗等關鍵性能，協助工程師掌握不同電磁設計參數對馬達效能的影響。
- Ansys Mechanical：進行結構應力、應變與模態分析，並執行熱管理模擬，評估馬達在運轉過程中的結構響應、振動特性與散熱表現，協助確認輕量化設計下的結構強度與可靠度。
- Ansys optiSLang：整合參數化設計、設計探索與多目標最佳化，串聯不同物理場的分析結果，自動探索大量設計組合，在效率、重量、噪音與結構性能等多重目標之間尋找更佳的設計方案。
最佳化
效率圖
磁性能
應力/應變分析
特徵模態
透過整合電磁、結構與熱三大物理場的多目標最佳化流程，電動車驅動馬達的設計不再需要在效能、重量、噪音、耐久性與成本之間反覆妥協。這套整合式設計方法，可望將馬達效率提升 2%、整體重量減輕 10%、運轉噪音降低 50%，開發週期更從傳統的 6 個月縮短至 4 週。這些成果顯示，透過多物理場整合與多目標最佳化，能更有效地在多重性能需求之間找到最佳平衡，為打造更輕、更靜、更高效的電動車驅動馬達提供更具效率的設計方式。
資料參考：ANSYS 簡報內容
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